浅谈数字化转型下的客户分级服务方案实施

客户分级服务是一种企业经营的终极目标,也是企业开展数字化转型的根本落脚点和难点所在。探讨利用人工智能、大数据等技术实现企业将有限的服务资源优先投入到高价值客户身上的实施方案和路径,通过客户精准画像、内部关键服务资源分层化管理,以及场景化的一户一案服务感知优化模型,从而实现客户与服务资源的精准匹配,使“以客户为中心”的服务理念真正落实到实处。

智能语音交互技术在呼叫中心中的应用研究

呼叫中心的工作内容是为广大用户提供各种不同类型的业务,其工作压力较大,人员流动性较高,培训周期长,成本高。鉴于该行业的经营领域越来越广泛,因此,着重探讨了在呼叫中心进行智能语音交互技术的运用,有助于提高客户对自然语言的理解,提高客户的服务质量和水平。

基于智能算法的师徒关系匹配在运营商的实际应用

研究了基于“16PF人格测评”和智能算法“盖尔-沙普利”相结合的师徒匹配关系。首先介绍了师徒传承在呼叫中心领域的重要性,并指出不同个体的人格特质会对师徒互动和学习能力产生影响。接着,介绍了“16PF人格测评”和“盖尔-沙普利”智能算法,并说明了它们在师徒匹配中的应用价值。最后,通过一些案例分析,论证了基于“16PF人格测评”和“盖尔-沙普利”智能算法的师徒匹配关系优化方案可以提高徒弟的服务效益和质量。这个研究为建立更有效的师徒传承模式提供了新思路和方法,也为其他领域如人才培养提供了一定的参考价值。

一种基于自然语言处理技术的智能定责应用研究

中国电信作为全业务通信服务提供商,因其业务的多样性、复杂性、用户的规模性使得客户抱怨投诉处理成为消耗企业大量人力物力的工作之一。迅速发现客户抱怨中的共性问题,找到投诉背后的深层次根本原因,进而联合相关的业务部门采取预防性或者及时性的应对办法,是降低客户抱怨投诉的不二法宝。提出了利用自然语音处理技术在电信客服智能定责思路,通过机器识别客户与客服代表通话中的真实意图,发现投诉后面的根本原因,既能显著节约客服中心的工作量,提高工作效率,又能提升客户满意度,改善用户体验。

面向电信客服数字化改造的多源数据采集和大数据可视化技术研究与运用

提出了一种多源数据采集的工程实践方法,通过机器人流程自动化(RPA)等技术打破企业数据烟囱隔离,使得离散在企业各个数字孤岛的数据能够实时同步到统一的数据库中,并通过大数据可视化技术实现各类生产经营过程的实时看板,提升企业运营生产管理效率。

面向客服领域智能派单调度场景的算法研究与应用

提出了一种基于规则引擎和机器学习算法的工程实践方法,通过对工单和目标派单对象的特征项建模分析,训练出一个派单模型,进而实现客服领域派单调度场景的智能化。一方面可以大幅度节省派单调度人员成本,另一方面可以做到让合适的人做合适的事,实现客户服务满意度的提升。